对于大数据的火爆程度，我们这里就不过多的的去分析。今天，我们主要来为大家分析一下hive是什么？其凭借什么成为大数据领域内必学的一个项目呢？也为何受到各个领域商家的关注呢？

其实想要理解hive很简单，简单的说：hive是基于hadoop的数据仓库。之所以说hive是构建在Hadoop之上的数据仓库，简单的说是因为：1、数据存储在hdfs上；2数据计算用mapreduce。

下面，我们就来具体解释一下什么是hive。Hive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构，并对存储在HDFS中的数据进行分析和管理；它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行，通过自己的 SQL 去查询分析需要的内容，这套 SQL 简称 Hive SQL（HQL），使不熟悉 MapReduce 的用户也能很方便地利用 SQL 语言对数据进行查询、汇总、分析。

同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者们开发自定义的mappers和reducers来处理内建的mappers和reducers无法完成的复杂的分析工作。

Hive还允许用户编写自己定义的函数UDF，用来在查询中使用。Hive中有3种UDF：User Defined Functions（UDF）、User Defined Aggregation Functions（UDAF）、User Defined Table Generating Functions（UDTF）。也就是说对存储在HDFS中的数据进行分析和管理，我们不想使用手工，我们建立一个工具吧，那么这个工具就可以是hive。

那么关于Hive设计的目的是什么？你知道吗？其实hive就是让熟悉和精通SQL的人能够轻松的分析存储在HDFS上的海量数据。而hive的数据存储特点主要有以下三个：

（1）数据存储是基于hadoop的HDFS；

（2）没有专门的数据存储格式；

（3）存储结构主要有：数据库、文件（默认可以直接加载文本文件）、表、视图、索引；

对于hive的特点和优势主要有以下四个方面：

（1）使用成本：编写MapReduce很繁琐、效率低；

（2）人员成本：会SQL的肯定比会编程的人多，人多就相对便宜；

（3）数据规模：GB -> TB -> PB，传统数据仓库处理手段不堪重负；

（4）数据结构：除了适合结构化数据，Hive也比较适合半结构化数据或非结构化数据。

Hive的特点和优势有很多，但是关于hive的不足你了解多少呢？1、Hive只支持离线计算，延迟高、调优困难。Spark SQL或impala，微批处理来解决这些问题。延迟较小很多。2、HQL的表达能力依然有限，由于本身SQL的不足不支持迭代计算。比如Spark MLlib能解决（对于Hive）机器学习的需求 。

Hive如今在企业中扮演者越来越重要的角色，其功能和特点，正在为企业的快速发展提供巨大的助力。所以，对于求学者和从业者而言学懂hive至关重要，毕竟对接市场需求，才能够获取到更多的工作机会。

                                                                   本文转自：海牛学院